问题总结一

一、验证码机制的处理

先去识别元素----对元素进行操作  
验证码无法自动化技术手法去解决
都是由 开发给万能码 ，或者 获取屏蔽验证码 去解决

那如果不能屏蔽，开发和你不在一起呢？
PIL  (图像识别功能)   只能解决 简单图片 的处理
1、对图片降噪  固定的函数
2、灰度处理 （去除图片颜色）
3、二值化处理（锐化）  
识别出来
那如果是 接口测试 呢？验证码怎么办？ 万能码

下面举了2种例子 （第2个是别人分装好的，比较简单，代码较少）

# 导包cv
import CV2 as cv  #pip install opencv_python -i   https://mirrors/aliyun.com/pypu/simple/

# 识别验证码处理

#保存验证码图片到本地
driver.find_element("id","chkd").screenshot("master_drawing.png")

time.sleep(3) #等待图片保存成功

#原图
master_drawing=cv.imread("master_drawing.png")
# 对图片进行去噪处理
denoised_pictrue=cv.pyrMeanShiftFiltering(master_drawing,10,100)
#对图片进行灰度处理
grayscale_picture=cv.cvtColor(denoised_pictrue,cv.COLOR.BGR2GRAY)
# 对图片进行二值化处理
threshold_value,binary_picture=cv.threshold(grayscale_picture,0,255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIANGLE)
cv.imwrite("binary_picture.png",binary_picture)

# 使用PIL打开图像转化为图像对象，并使用pytesseract进行图片识别
binary_picture="binary_picture.png"
captcha_picture=Image.open(binary_picture)
verification_code=pytesseract.image_to_string(captcha_picture)
print("识别到的验证码为：",verification_code)
#验证码识别结束
#输入验证码
driver.find_element("id","TxtChkCode").